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手把手教你用 TensorFlow 实现卷积神经网络(附代码)

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-03

  在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下。首先介绍原理部分。

  通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程,包括四个步骤:

  首先将图片分割成如下图的重叠的独立小块;下图中,这张照片被分割成了77张大小相同的小图片。

  接下来将每一个独立小块输入小的神经网络;这个小的神经网络已经被训练用来判断一个图片是否属于“儿童”类别,它输出的是一个特征数组。

  标准的数码相机有红、绿、蓝三个通道(Channels),每一种颜色的像素值在0-255之间,构成三个堆叠的二维矩阵;灰度图像则只有一个通道,可以用一个二维矩阵来表示。

  将所有的独立小块输入小的神经网络后,再将每一个输出的特征数组按照第一步时77个独立小块的相对位置做排布,得到一个新数组。

  第二步中,这个小的神经网络对这77张大小相同的小图片都进行同样的计算,也称权重共享(SharedWeights)。这样做是因为,第一,对图像等数组数据来说,局部数组的值经常是高度相关的,可以形成容易被探测到的独特的局部特征;第二,图像和其它信号的局部统计特征与其位置是不太相关的,如果特征图能在图片的一个部分出现,也能出现在任何地方。所以不同位置的单元共享同样的权重,并在数组的不同部分探测相同的模式。数学上,这种由一个特征图执行的过滤操作是一个离散的卷积,卷积神经网络由此得名。

  卷积步骤完成后,再使用MaxPooling算法来缩减像素采样数组,按照2×2来分割特征矩阵,分出的每一个网格中只保留最大值数组,丢弃其它数组,得到最大池化数组(Max-PooledArray)。

  接下来将最大池化数组作为另一个神经网络的输入,这个全连接神经网络会最终计算出此图是否符合预期的判断。

  在实际应用时,卷积、最大池化和全连接神经网络计算,这几步中的每一步都可以多次重复进行,总思路是将大图片不断压缩,直到输出单一的值。使用更多卷积步骤,神经网络就可以处理和学习更多的特征。

  # 创建一个结构为shape矩阵也可以说是数组shape声明其行列,初始化所有值为0.1

  # 池化卷积结果(conv2d)池化层采用kernel大小为2*2,步数也为2,周围补0,取最大值。数据量缩小了4倍

  # 声明一个占位符,None表示输入图片的数量不定,28*28图片分辨率

  # x_image又把xs reshape成了28*28*1的形状,因为是灰色图片,所以通道是1.作为训练时的input,-1代表图片数量不定

  # 第一二参数值得卷积核尺寸大小,即patch,第三个参数是图像通道数,第四个参数是卷积核的数目,代表会出现多少个卷积特征图像;

  # 原图像尺寸28*28,第一轮图像缩小为14*14,共有32张,第二轮后图像缩小为7*7,共有64张

  # 二维张量,第一个参数7*7*64的patch,也可以认为是只有一行7*7*64个数据的卷积,第二个参数代表卷积个数共1024个

  # 卷积操作,结果是1*1*1024,单行乘以单列等于1*1矩阵,matmul实现最基本的矩阵相乘,不同于tf.nn.conv2d的遍历相乘,自动认为是前行向量后列向量

  # dropout操作,减少过拟合,其实就是降低上一层某些输入的权重scale,甚至置为0,升高某些输入的权值,甚至置为2,防止评测曲线出现震荡,个人觉得样本较少时很必要

  # 使用占位符,由dropout自动确定scale,也可以自定义,比如0.5,根据tensorflow文档可知,程序中线

  # 二维张量,1*1024矩阵卷积,共10个卷积,对应我们开始的ys长度为10

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本文链接:http://homehelp4u.net/juanji/457.html

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